大规模电动汽车(plug-in electric vehicle,PEV)和风光等可再生能源发电并网使配电网分布式电源(distributed generation,DG)定容选址需考虑更多的不确定因素,为此,利用机会约束规划方法建立了以环境效益、供电可靠性、DG总费用和有功...大规模电动汽车(plug-in electric vehicle,PEV)和风光等可再生能源发电并网使配电网分布式电源(distributed generation,DG)定容选址需考虑更多的不确定因素,为此,利用机会约束规划方法建立了以环境效益、供电可靠性、DG总费用和有功损耗最优为目标的DG优化配置模型,并提出蒙特卡洛模拟嵌入改进量子粒子群(improved quantum particle swarm optimization algorithm-Monte Carlo simulation,IQPSO-MCS)的方法进行求解。在优化配置中考虑了风电、光伏、微型燃气轮机3种DG的选址和定容;并针对输出功率不确定的风力发电、光伏发电和电动汽车建立了概率模型,利用蒙特卡洛模拟法将随机性问题转化为确定性问题,实现含不确定因素的配电网随机潮流计算;最后由带自适应变异机制的IQPSO算法全局寻优得到最优配置方案。以IEEE 33节点测试配电系统为例,验证了所提模型和方法的有效性和实用性。展开更多
针对多水电边远山区配电网的季节性电压质量问题,在不改变电网结构的前提下,可通过安装馈线双向自动调压器(Bidirectional Step Voltage Regulator,BSVR)实现电压的优化控制。建立了配电网有功网损最小、电压平均偏差最小以及投资成本...针对多水电边远山区配电网的季节性电压质量问题,在不改变电网结构的前提下,可通过安装馈线双向自动调压器(Bidirectional Step Voltage Regulator,BSVR)实现电压的优化控制。建立了配电网有功网损最小、电压平均偏差最小以及投资成本最小的多目标优化模型,采用权重系数将多目标优化问题转化为归一化单目标优化问题,利用改进禁忌搜索算法确定了BSVR的最佳安装位置。算例结果表明,该优化方法能有效改善多水电边远山区配电网电压质量、降低网损,具有可行性和实用性。展开更多
文摘针对多水电边远山区配电网的季节性电压质量问题,在不改变电网结构的前提下,可通过安装馈线双向自动调压器(Bidirectional Step Voltage Regulator,BSVR)实现电压的优化控制。建立了配电网有功网损最小、电压平均偏差最小以及投资成本最小的多目标优化模型,采用权重系数将多目标优化问题转化为归一化单目标优化问题,利用改进禁忌搜索算法确定了BSVR的最佳安装位置。算例结果表明,该优化方法能有效改善多水电边远山区配电网电压质量、降低网损,具有可行性和实用性。